【工作分享】品質管理在製造流程的實務應用 Quality Control in Practical Manufacturing Process(4) 統計製程分析SPC
今年10月在公司內部開了一門課「統計製程分析」英文叫做Statistical Process Analysis 在備課的時候找到了一本原文教科書「Introduction to Statistical Quality Control」 這本書我建議從事品管、品保的人要看 並且推敲裡面講的含義 我簡要摘錄一些作者提到的重點 並且延伸後續我想講的主題 大家都知道品質很重要 但是「品質」這個字彙其實是很抽象的 並沒有實體存在 也因此這樣的抽象詞彙必須要有個定義 並且是大家很容易理解和體認的 才能夠區別品質的好壞、差異 進而處理、改善品質較低劣的部分 在品質管理觀念的發展上不乏品質大師提供的見解與定義 不過我認為沒有一個像下列定義簡潔有力 品質是變異的反比 Quality is inversely proportional to variability. 想了解這個定義對品質的重要性 首先你要有機率、統計的概念 並了解變異所隱含的風險 我們可以從定義可以得知：變異越小、品質越好 相對的 品質越差就代表變異越大 這是互通的道理 你可以從生活、工作上的各種案例發現這些例證 當你理解了這個定義 想要做出好的品質就只要專注降低變異 就行了 這裡提供了一個非常清晰、直觀的道路 可以做為品質改善的重要依據 這本書的編排方式透露出現代品質管理對於預防觀念的重視 章節的順序依序是「統計製程管制」、「實驗設計」和「抽樣檢驗」 前兩項都是預防性的管制項目 而最後一項才是不得已而為之的事後檢驗項目 這裡帶出來一個相當常見也是品質管理相當重要的觀念： 品質是預防而非檢驗出來的 然而多數人對於品質的概念和品保單位的要求卻是：「檢驗、檢驗、再檢驗」 進料檢驗驗完了沒？檢驗的結果如何？是否有在規格內？ 成品檢驗驗完了沒？檢驗的結果如何？是否有在規格內？ 出貨檢驗驗完了沒？檢驗的結果如何？是否有在規格內？ 這種扭曲的品質觀念是阻礙企業進步的主因 也由於這種退步的觀念 讓變異及其原因仍留在各種流程當中 導致問題不斷發生 既然好的品質需要依靠降低變異和預防性措施 到底有沒有一個簡潔的方法可以使用呢？ 有的 而且這就是我...